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Enregistrement W2039486872 · doi:10.1121/1.4785818

The impact of variation in low-frequency interaural cross correlation on auditory spatial imagery in stereophonic loudspeaker reproduction

2005· article· en· W2039486872 sur OpenAlexaff
William L. Martens

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStereophonic soundLoudspeakerPsychoacousticsAcousticsComputer scienceReproductionCorrelationVariation (astronomy)Speech recognitionMathematicsPerceptionPsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several attributes of auditory spatial imagery associated with stereophonic sound reproduction are strongly modulated by variation in interaural cross correlation (IACC) within low frequency bands. Nonetheless, a standard practice in bass management for two-channel and multichannel loudspeaker reproduction is to mix low-frequency musical content to a single channel for reproduction via a single driver (e.g., a subwoofer). This paper reviews the results of psychoacoustic studies which support the conclusion that reproduction via multiple drivers of decorrelated low-frequency signals significantly affects such important spatial attributes as auditory source width (ASW), auditory source distance (ASD), and listener envelopment (LEV). A variety of methods have been employed in these tests, including forced choice discrimination and identification, and direct ratings of both global dissimilarity and distinct attributes. Contrary to assumptions that underlie industrial standards established in 1994 by ITU-R. Recommendation BS.775-1, these findings imply that substantial stereophonic spatial information exists within audio signals at frequencies below the 80 to 120 Hz range of prescribed subwoofer cutoff frequencies, and that loudspeaker reproduction of decorrelated signals at frequencies as low as 50 Hz can have an impact upon auditory spatial imagery. [Work supported by VRQ.]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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